Lead Data Architect / Data Engineer / Data Analyst - Freelance (H/F)

À propos du poste

Taux journalier (TJM): 600

Conception et mise en œuvre d'une plateforme de données centralisée et historisée pour les sites web d'Opella, afin de rendre les données disponibles, fiables, structurées et interrogeables.

La solution devra croiser des données de performance digitale, de contenus, d'audiences, de mises en ligne et d'engagement consommateurs, et être opérationnelle d'ici fin 2026.

CONTEXTE

- Mission portée par l'équipe Web d'Opella, entreprise internationale spécialisée dans la santé grand public.

- Besoin complémentaire à un Business Manager avec formation de Data Scientist, dans une logique de mise à disposition et de structuration de la donnée.

- Projet de plateforme de données centralisée et historisée pour piloter un portefeuille d'environ 300 sites web de marques dans le monde.

- Enjeu de croiser les données de performance digitale, le SEO, la visibilité dans les moteurs de recherche basés sur l'IA et les LLM, les contenus, les audiences, les mises en ligne et les données d'engagement des consommateurs.

- La plateforme doit appuyer les décisions métier et s'inscrire dans les standards de gouvernance du groupe Opella.

MISSIONS

- Concevoir la plateforme de données

- Concevoir, développer et documenter les modèles de données, pipelines et couches sémantiques dans Databricks.

- Intégrer les données provenant des sites web et des interactions avec les consommateurs.

- Mettre en place une base de données historisée pour suivre les évolutions des données dans le temps.

- Définir les structures nécessaires à l'analyse et au reporting.

- Garantir la qualité et la traçabilité des données

- Réaliser le mapping entre les sources et les données cibles.

- Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques.

- Documenter les flux de données et les règles de transformation.

- Préparer et exécuter les tests d'intégration système, ainsi que les tests d'acceptation utilisateur, SIT et UAT.

- Vérifier l'exactitude, la cohérence et la disponibilité des données avant la mise en production.

- Définir l'architecture cible

- Analyser les besoins avec le Business Manager.

- Évaluer les sources de données disponibles et leur niveau de qualité.

- Définir l'architecture cible et le modèle de données dans le cadre technique d'Opella.

- Documenter les choix d'architecture, les présenter et les défendre auprès de l'équipe Data centrale.

- Obtenir la validation de l'architecture et respecter les standards de gouvernance du groupe.

- Dimensionner l'équipe de delivery

- Évaluer la charge et les compétences nécessaires dès les premières semaines.

- Définir le nombre de personnes et les profils requis pour mener la mission.

- Présenter un plan de staffing au cours des 3 à 4 premières semaines afin de sécuriser les ressources.

- Piloter une petite équipe de delivery sur les sujets d'ingestion, de modélisation, de transformation et de mise à disposition des données.

- Construire et mettre en production la solution

- Participer directement au développement des pipelines, modèles et transformations.

- Mettre en place les flux d'ingestion et les interfaces avec les différentes sources.

- Industrialiser les traitements avec dbt et Apache Airflow.

- Appliquer les standards d'ingénierie : qualité des données, tests automatisés, documentation, Git et CI/CD.

- Permettre à l'équipe métier de devenir autonome sur l'utilisation et la compréhension de ses données.

- Organiser le fonctionnement opérationnel

- Préparer le passage en production de la plateforme.

- Définir le modèle opérationnel : responsabilités, support, supervision, maintenance et gestion des incidents.

- Transférer la solution à des ressources pérennes au sein de l'organisation.

- Assurer la continuité de service et la maintenance de la plateforme après la phase de delivery.

ORGANISATION & QUOTIDIEN

- Rattaché(e) directement à l'équipe métier et en collaboration étroite avec un chef de projet et un analyste métier.

- Travail avec les